最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
全字段排序在内存中进行,不涉及磁盘IO、不需要回表操作,但数据量受内存大小影响,有局限性。 语句执行流程:
这些天,一半的时间都花在练车了,导致毕设进度就慢下来了。而且最近完美主义越来越严重,就加了个调优的小版本。本来今天应该进入第二个阶段了(主redis),结果现在还在对第一个版本进行调优。所以目前还是主mysql。
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说,当WHERE子句中有多个条件,并且每个条件都可以利用不同的索引时,优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并,从而得到最终的结果集。
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
本文转载自博主编程老高的如何取SQL结果集的第一条记录的博客,特此记录一下。 因为之前使用的SQLServer数据库比较多,今天要查询MySQL数据库中的一张表时查询速度很慢,因为里面存放了base64编码的图片信息,半天打不开表。于是想使用SQLServer中SELECT TOP 1 * FROM t_testTbl;的功能呢。这里以SQLSever、MySQL、Oracle这3种主流关系型数据库为例,看一下对应数据库中是如何取SQL结果集的第一条记录。
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版,每个节点存的是 <num ,最后存排序的ROWID
爱可生北京分公司 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理和 DMP 产品维护。喜爱技术和开源数据库,喜爱运动、读书、电影,花草树木。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
有时候,我们执行一条查询语句的时候,往往会得到N条返回结果,执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点),就是游标。沿着这个游标,我们可以一次取出一行记录。
(1)连接器:主要负责跟客户端建立连接,获取权限,维持和管理链接。 (2)查询缓存:优先在缓存中进行查询,如果查到了则直接返回,如果缓存中查不到,再去数据库查询。
我也是个新手,所以这个整理的可能会比较杂,蛮看,等入门之后在拿个小项目练一下就熟悉了。
IN和EXISTS被频繁使用在SQL中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看,在不同场景下,使用哪个效率更高。
连接器: 权限校验,查看登录用户是否有权限访问数据库,如果出错就会出现(Access denied for user)然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限,即以后的权限逻辑都是依赖于次权限,在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接(wait_timeout)。
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
函数 功能DB::table($tablename)获取正确带前缀的表名,转换数据库句柄DB::delete($tablename, 条件,条数限制)删除表中的数据DB::insert($tablename, 数据(数组),是否返回插入ID,是否是替换式,是否silent)插入数据操作DB::update($tablename, 数据(数组)条件)更新操作DB::fetch(查询后的资源)从结果集中取关联数组,注意如果结果中的两个或以上的列具有相同字段名,最后一列将优先。DB::fetch_first($s
高产似母猪,废话少说,今天刚好读到一篇关于 MySQL 语句底层如何执行的文章,以下是我的理解,分享给你们。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
最近在写SQL语句时,对选择IN 还是Exists 犹豫不决,于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率,发现IN的查询效率比Exists高了很多,于是想当然的认为IN的效率比Exists好,但本着寻根究底的原则,我想知道这个结论是否适用所有场景,以及为什么会出现这个结果。
当我们希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则让优化器能够按照预想的合理方式运行
当客户端(应用)连接到MySQL服务器时,服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~)。
大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
游标,有些地方也称为光标。它的作用是在一个结果集中逐条逐条地获取记录行并操作它们。
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
以下常量由本扩展模块定义,因此只有在本扩展的模块被编译到PHP中,或者在运行时被动态加载后才有效。
用户可以用SQL语句逐一从游标中获取记录,并赋给主变量,交由python进一步处理,一组主变量一次只能存放一条记录
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
这个排序过程叫做全字段排序,因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
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